Stratégie de suivi des super tendances


Date de création: 2023-09-24 13:19:47 Dernière modification: 2023-09-24 13:19:47
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Aperçu

Cette stratégie est un type de stratégie de suivi de tendance qui utilise des indicateurs de tendance supérieure pour déterminer la direction de la tendance des prix et générer des signaux de négociation.

Principe de stratégie

  1. Calculer l’ATR et la moyenne des prix maximum et minimum pour déterminer le haut et le bas des pistes en utilisant le multiplicateur de la tendance super.

  2. Déterminez si le prix a franchi une trajectoire ascendante ou descendante pour déterminer la direction de la super-tendance.

  3. Un signal de plus est généré lorsque le prix est en hausse ou en baisse; un signal de plus est généré lorsque le prix est en baisse.

  4. Vous pouvez choisir d’entrer en bourse le jour de l’ouverture de la bourse suivant le signal, ou vous pouvez choisir d’entrer immédiatement lorsque le prix touche la trajectoire de la tendance super.

Avantages stratégiques

  1. Les indicateurs de tendance super sont simples, clairs et faciles à programmer.

  2. La possibilité de choisir le moment de l’entrée en bourse de manière flexible pour répondre aux besoins des différents traders.

  3. Il permet de capturer rapidement les courts-circuits de tendance et de les suivre.

  4. Les stratégies de trading sont fréquentes et peuvent être étendues et optimisées.

Risque stratégique

  1. Les indicateurs de tendance supérieure sont en retard et risquent de manquer le meilleur moment pour entrer sur le marché.

  2. Le coût des points de glissement est plus élevé en raison des transactions fréquentes.

  3. Il n’y a pas de contrôle des risques comme le stop loss.

  4. Les données de détection sont basées uniquement sur la ligne de 1 minute de Tesla, ce qui rend difficile l’efficacité de la stratégie.

La réponse:

  1. Ajustez les paramètres pour réduire la probabilité de retard.

  2. Le contrôle des points de glissement a été ajouté pour s’assurer que les coûts de transaction ne soient pas trop élevés.

  3. Il a ajouté des outils de coupe-perte pour contrôler les pertes individuelles.

  4. La robustesse de la stratégie a été vérifiée dans de nombreuses variétés et cycles de retour.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Test de différentes combinaisons de paramètres de super-tendances pour réduire le retard.

  2. Ajouter un filtre pour éviter d’être piégé.

  3. Optimiser les stratégies de gestion des fonds et améliorer leur efficacité.

  4. L’introduction de l’apprentissage automatique pour prédire les tendances des tendances les plus importantes.

  5. La stabilité stratégique est améliorée en combinaison avec d’autres signaux de validation des indicateurs.

Résumer

Cette stratégie utilise des indicateurs de tendance supérieure pour déterminer la direction de la courte ligne de tendance et générer des signaux de négociation. Elle est une stratégie de suivi de tendance typique. Le cadre global est simple et efficace, mais peut optimiser davantage les opportunités d’entrée, le contrôle du risque, la sélection des paramètres, etc. Si vous pouvez obtenir plus de variétés de données historiques et ajouter des technologies telles que l’apprentissage automatique, vous pouvez considérablement améliorer la stabilité et la rentabilité de la stratégie.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-08-24 00:00:00
end: 2023-09-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("QuantNomad - SuperTrend - TSLA - 1m", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

// INPUTS //
st_mult   = input(3,   title = 'SuperTrend Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(120, title = 'SuperTrend Period',     minval = 1)

// CALCULATIONS //
up_lev = hl2 - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = hl2 + (st_mult * atr(st_period))

up_trend   = 0.0
up_trend   := close[1] > up_trend[1]   ? max(up_lev, up_trend[1])   : up_lev

down_trend = 0.0
down_trend := close[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev

// Calculate trend var
trend = 0
trend := close > down_trend[1] ? 1: close < up_trend[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)

// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend ==1 ? up_trend : down_trend

// Plotting
plot(st_line, color = trend == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_line, linewidth = 2, title = "SuperTrend")

plotshape(crossover( close, st_line), location = location.belowbar, color = color.green)
plotshape(crossunder(close, st_line), location = location.abovebar, color = color.red)

// Strategy with "when"
//strategy.entry("long",  true,  when = crossover( close, down_trend[1]))
//strategy.entry("short", false, when = crossunder(close, up_trend[1]))

// Strategy with stop orders
strategy.entry("long",  true,  stop = down_trend[1])
strategy.entry("short", false, stop = up_trend[1])